Le laboratoire GREYC de l’Université de Caen, Normandie, France, organise une école thématique sur l’analyse de données sportives complexes, suite au succès de l’école thématique de l’année dernière sur l’analyse de données sportives massives.
La numérisation des activités humaines s’est récemment étendue aux pratiques sportives, mettant à la disposition des chercheurs de grandes quantités de données. Ces données sont utiles pour aider l’arbitrage, améliorer les performances et le suivi des athlètes, par exemple pour la prévention des blessures, ou fournir une analyse stratégique, mais aussi développer l’expérience du spectateur.
Alors que l’analyse des données sportives a plus relevé au cours des décennies passées de l’artisanat (pratiqué par des entraîneurs ou des journalistes sportifs) que d’une science, cette situation a récemment changé. De plus en plus de techniques mathématiques et informatiques sont entrées dans le domaine et sont utilisées pour soutenir le travail des experts en sciences du mouvement et du sport, des entraîneurs et des managers d’équipes professionnelles, mais aussi des acteurs de la santé et des particuliers qui souhaitent améliorer leurs propres performances ou protéger leur santé.
Aujourd’hui, de grandes quantités de données sont régulièrement générées, non seulement par des athlètes professionnels, mais aussi, avec l’avènement de capteurs bon marché et de haute qualité (par exemple dans les smartphones), par des particuliers. Plus la pratique se répand et plus de capteurs sont disponibles et/ou installés, plus ces données deviennent complexes, deviennent de grande dimension, fusionnent différents types de données et impliquent des aspects temporels et spatiaux.
Les intervenants seront un mélange de chercheurs académiques et de praticiens proposant des présentations et des séances de travaux pratiques. Le programme est en train d’être finalisé dans les semaines à venir.
Les informations complètes peuvent être trouvées ici.
